Emg датчик своими руками

Arduino.ru

Датчик мышцы на Arduino

Давно хотел заняться разработкой интерфейсов человек-компьютер, которые бы работали напрямую от человеческих нейрофизиологических сигналов. Порывшись в интернете в основном нашел только ЭЭГ интерфейсы и пару миографических браслетов на руку. Сразу стало интересно разобраться, как они устроены и как работают, чтобы потом собрать свой девайс (спойлер: подмигиванием листать слайды).

В качестве старта решил все делать на arduino и прикупил готовый модуль для ЭМГ (https://www.elemyo.com/producty/modul_myo_v1_0). Выбор, честно говоря, в принципе был небольшой, в процессе поиска еще встретил такие: https://www.sparkfun.com/products/13723 и https://ru.aliexpress.com/item/Free-shipping-Muscle-signal-sensor-EMG-Sensor-for-arduino/32324469704.html. Но не понравилось, что электроды одноразовые и большие по площади, для моего девайса это критично. Идею мастерить с нуля датчик миограммы отмел, так как не хотелось тратить время, да и с первого раза напортачить можно.

Решил начать с регистрации мышечных сигналов и вывода данных на эран. Мне понадобилось:

1. Arduino. Подойдет любая, я собирал на базе Uno.
2. Готовый ЭМГ модуль. Я использовал такой.
3. 6 макетных проводов папа-папа.
4. Гальваничекая развязка.

Подключил все по данной схеме (взял из datasheet модуля):

Скетч для Arduino брал здесь. Залил его и запустил Serial Plotter. Вуаля:

Если сигнал слабый, можно его усилить по интерфейсу SPI, при этом помеха усилится не сильно (в модуле предусмотрена программная регулировка).

Ну что же, можно теперь смело приступать к сборке своего девайся, будем листать слады подмигиванием! Если кто вдруг уже такое делал, поделитесь опытом, буду очень благодарен!

Источник

Как организовать миографический контроль (ЭМГ) на модуле AD620

Существует проект MyoWare, который предлагает небольшой блок, способный управлять устройствами при помощи сигнала мышц. Почему бы не использовать модуль AD620 для усиления электрической активности мышц или электромиограмму (ЭМГ)? Получится доступный аналог этой системы.

Электромиограмма (ЭМГ)

Электромиограмма (ЭМГ) сложный для понимания сигнал. Он образован работой множества мышечных волокон, управляемых мотонейронами, а они в свою очередь — нервной системой. Управление происходит, как увеличением частоты, так и пространственным распределением электрической активности. Поэтому форма ЭМГ может показаться случайным сигналом типа шума, возникающим во время сокращения мышцы.

В действительности это не так и каждый импульс идет от своего конкретного источника — мышечного волокна, работающего асинхронно с остальными. Из-за этого диапазон сигнала довольно широкий и достигает 1 кГц.
К счастью, если не ставить цель диагностики нарушений мышечной системы, то можно ограничить диапазон частот до 100..200 Гц, что облегчит работу с ним.

Схема соединений

В первом приближении можно использовать самое простое соединение модулей AD620 и Ардуино, без аппаратных фильтров, как это было описано в статье о настройке AD620 для ЭКГ сигнала. Кстати, это же алгоритм настройки можно применить и в данном случае для ЭМГ.

Алгоритм обработки ЭМГ сигнала

Прежде всего нужно ограничить спектр сигнала, удалив постоянную составляющую при помощи фильтра высоких частот.

Затем отразить отрицательную часть сигнала при помощи модуля. Останется только найти огибающую полученного сигнала низкочастотным фильтром и управляющий импульс сформирован!

Программа Ардуино для управления исполнителем (светодиод)

Попробуем организовать управление светодиодом по сигналу ЭМГ мышц предплечья (они приводят в действие кисть руки). Электроды S+ и S- наложены вдоль мышцы, а общий провод GND — отдельно.
Управление ведется встроенным светодиодом на плате Arduino UNO.
При сокращении мышцы светодиод включается, при расслаблении — отключается. Вместо светодиода можно подключить все что угодно и управлять этим!
Программа Ардуино для этого эксперимента:

А вот более сложный пример: управление сервоприводом при помощи ЭМГ.

Причем силой мышечного сокращения можно задать угол наклона вала сервопривода! Можете попробовать сделать нечто подобное самостоятельно. Как работать с сервоприводами описано в соответствующей статье на сайте LabData.ru.

Лучше посмотреть все это в действии на видео:

Ну и в заключении о возможных сложностях:

Электроды могут быть наложены не точно на нужную мышцу и сигнал будет не качественный.
Необходимо продумать надежное крепление электродов, т.к. при мышечном сокращении они стремятся отсоединиться и при повторном сокращении может случиться сбой.
Электродный гель высыхает и со временем может измениться характер сигнала, поэтому уровень срабатывания придется менять.

Но все это решаемо. Если у вас есть интересное предложение по использованию данной технологии — пишите в комментариях!
Подписывайтесь на канал YouTube и в группу ВК обратная связь приветствуется.

Источник

Захват сигнала мышечной активности в систему машинного обучения

Около полугода назад ко мне пришла идея создания открытого фреймворка для нейроинтерфейсов.

На данном видео захват ЭМГ сигнала мышц происходит с помощью восьмиканального ЭМГ датчика на предплечье. Таким образом, мы через кожу снимаем нерасшифрованную, усиленную мышцами картину активации двигательных нейронов.

Сырой сигнал с датчика через Bluetooth поступает в Android/Android Things приложение.

Для обучения системы, мы на определенный жест руки будем назначать класс движения. Например, если нам нужно состояние «остановка», а также вращение двух моторов в двух направлениях, всего мы запишем пять жестов. Соберем всё в файлы и отправим на обучение в нейросеть. На входе сети имеем нервную активность, на выходе — распознанный класс движения.

Пример архитектуры сети на Keras:

Для связи приложения и нейросети используется сервер. Клиент-серверное решение позволяет легко скриптовать машинное обучение с использованием TensorFlow, не меняя код приложения и избегая постоянных переустановок в процессе отладки.

Использовать полученные классификаторы можно при помощи TFLite либо TF Serving

Cоздание опен сорс многоканального датчика ЭМГ, работающего по USB
Эксперименты с машинным обучением для повышения надежности управления

Мой друг garastard рассказывает о наших Андроид приключениях с нейроинтерфейсами в этой статье.

Источник

Emg датчик своими руками

Группа: Cоучастник
Сообщений: 4
Пользователь №: 96379
Регистрация: 13-November 12
Место жительства: Харьков

Соучастник

Группа: Cоучастник
Сообщений: 1587
Пользователь №: 58866
Регистрация: 9-January 10

Дедушка

Группа: Автор
Сообщений: 23925
Пользователь №: 27360
Регистрация: 16-December 07
Место жительства: Ukraine

Я подозреваю, что задача — «оторвать» спортсмена от прибора (миографа) на некоторое расстояние. Т.е. на человеке стоит усилитель с датчиками + передатчик. Возле прибора (миографа) стоит приемник и эмулятор тела.

зы. самое смешное то, что с подобным вопросом ко мне приходил год назад преподаватель местнгого ВУЗа.. Только он хотел кардиограмму транслировать.

ззы. всё закончилось не начавшись — образование финансируется из рук вон плохо.

«Совершенство достигается не тогда, когда нечего добавить, а тогда, когда нечего убрать»
/Антуан де Сент-Экзюпери/

Соучастник

Группа: Cоучастник
Сообщений: 1587
Пользователь №: 58866
Регистрация: 9-January 10

Дедушка

Группа: Автор
Сообщений: 23925
Пользователь №: 27360
Регистрация: 16-December 07
Место жительства: Ukraine

Тот человек, что ко мне приезжал от варианта с записью отказался. У них ТЗ было во время тренировки вживую наблюдать за деятельностью сердца онлайн и корректировать текущие нагрузки на спортсмена.

зы. бюджет всего девайса (единичное изделие, не серия) хотели уложить в 100-150 грн. (

12-18 баксов) при дальности гарантированной доставки информации 200-300м

Соучастник

Группа: Cоучастник
Сообщений: 1587
Пользователь №: 58866
Регистрация: 9-January 10

Группа: Cоучастник
Сообщений: 4
Пользователь №: 96379
Регистрация: 13-November 12
Место жительства: Харьков

Дедушка

Группа: Автор
Сообщений: 23925
Пользователь №: 27360
Регистрация: 16-December 07
Место жительства: Ukraine

Группа: Cоучастник
Сообщений: 4
Пользователь №: 96379
Регистрация: 13-November 12
Место жительства: Харьков

Я например всегда думал, что «миограмма» это отображение электрических потенциалов, которые генерятся шышцами при их сокращении..

Сокращать мышцы предполагается с помощью электростимулятора. И на выходе анализировать их ответ на миограмме, которая будет изменяться в зависимости от нагрузок, фазы восстановления и т.д.

Мне видится реализация поставленной задачи в сборе прибора, состоящего из накожных электродов, усилителя биосигналов, преобразователя и регистратора (осциллограф/кардиограф)

Соучастник

Группа: Cоучастник
Сообщений: 1587
Пользователь №: 58866
Регистрация: 9-January 10

Дедушка

Группа: Автор
Сообщений: 23925
Пользователь №: 27360
Регистрация: 16-December 07
Место жительства: Ukraine

Хоть я цикл НИОКР тогда толком и не начал, предварительные прикидки упёрлись в необходимость непрерывной гарантированной доставки информации о почти постоянном уровне входного напряжения. Т.е. должен быть поток данных от передатчика. ПРичем с избыточным кодированием, чтобы не происходило провалов в записи.

Хотя можно и сделать совсем втупую: усилитель-формирователь (правда я не в курсе, что там должно быть), на его выход преобразователь напряжение-частота. Им рулить передатчик. На приемной стороне преобразователь частота-напряжение. В таком случае система получится очень простой и недорогой. А на изредка проскакивающие помехи в канале передачи данных забить. Или душить простейшими RC цепочками — я так понял сигнал меняется довольно медленно?

Соучастник

Группа: Cоучастник
Сообщений: 1587
Пользователь №: 58866
Регистрация: 9-January 10

амплитуда милливольты , длительность сигналов порядка 20-30 мс для миограммы , для кардиограммы там постоянка нафиг не нужна , форма импульса должна передаваться по возможности без искажений, QRS комплекс обзывается а потом шаманы по форме и частоте повторения диагнозы ставят. Если коллеги хочут стимулировать мышцу электрическими импульсами самое главное будет развязать приемник от передатчика что не забивать стимулирующими импульсами канал приема ответной реакции мышцы на стимул
По электродам можно вот это почитать
http://fep-tti-sfedu.ru/russian/ehamt/learn/IP_E/lek_14.pdf
http://www.omsk-osma.ru/img_pulpit/mbf/lec. enez_biopot.pdf
По усилителям
http://zit.xmedtest.net/docs/th/bioamp1.pdf

Это сообщение отредактировал frog45 — Nov 14 2012, 12:55 PM

Группа: Cоучастник
Сообщений: 4
Пользователь №: 96379
Регистрация: 13-November 12
Место жительства: Харьков

Соучастник

Группа: Cоучастник
Сообщений: 1587
Пользователь №: 58866
Регистрация: 9-January 10

Не за что , но шибко просто не получится , насколько я понимаю, практически во всех биомедицинских приложениях основное это форма сигнала , преобразование напряжение частота частота напряжение не прокатит. Ну и плюс извечная проблема 50 Гц , амплитуда сигнала это микровольты милливольты а сетевая на теле человека это вольты и как правило сетевая помеха перекрывается по частоте с полезным сигналом . Поэтому основной упор делайте на конструкции датчиков и входном усилителе а дальше там не так уж и сложно

ПЫСЫ в личку мыло напишите скину пару тройку книжек по теме

Это сообщение отредактировал frog45 — Nov 14 2012, 02:06 PM

Дедушка

Группа: Автор
Сообщений: 23925
Пользователь №: 27360
Регистрация: 16-December 07
Место жительства: Ukraine

QUOTE

Ну почему же? Взять, допустим, за средний уровень частоту ПНЧ 2кГц и двигать его пропорционально уровню входного напряжения с усилителя. Точно так на приемной стороне, с преобразователя частота-напряжение получим огибающую. Биологические сигналы ведь довольно медленные, значит должно хорошо отрисоваться.

Соучастник

Группа: Cоучастник
Сообщений: 1587
Пользователь №: 58866
Регистрация: 9-January 10

Группа: Cоучастник
Сообщений: 2
Пользователь №: 96484
Регистрация: 17-November 12
Место жительства: Kyiv, Ukraine

Андрей С, что Вы понимаете под «определением динамики изменений в мышцах»? Совершенно непрофессионально сформулированная задача. Тем более, что ЭМГ, снимаемая накожными электродами, является интерференционной, в ней смешаны потенциалы действия (ПД) множества двигательных единиц (ДЕ).

Лет 20 по заявке ВНИИГИНТОКСа в лаборатории электрофизиологии КНИИО, которой я заведовал, проводили подобную работу по исследованию утомляемости мышц нижних конечностей при ношении разной обуви. Что-то в отчете написали, но я лично от этого отчета плевался. Никакой научной информации не было. Просто денюжку надо было отрабатывать.

P.S. Об этом же я писал и на «Радиокоте».

frog45, сигнал ЭКГ имеет частотный диапазон до 100. 120 Гц. Спектр сигнала ЭМГ, снимаемой игольчатыми электродами, простирается до 10 кГц. Для накожных электродов — до 500 Гц. Был у меня аппарат ЭНМСТ (Львовско-Венгерский), в нем АЦП имел частоту преобразования 2 кГц. В принципе, этого для рутинной диагностики хватало.

Это сообщение отредактировал Falconist — Nov 17 2012, 02:32 AM

Соучастник

Группа: Cоучастник
Сообщений: 1587
Пользователь №: 58866
Регистрация: 9-January 10

Подписаться на тему
Уведомление на e-mail об ответах в тему, во время Вашего отсутствия на форуме.

Подписка на этот форум
Уведомление на e-mail о новых темах на форуме, во время Вашего отсутствия на форуме.

Скачать/Распечатать тему
Скачивание темы в различных форматах или просмотр версии для печати этой темы.

Источник